消費(fèi)者對(duì)綠色消費(fèi)監(jiān)管政策的選擇偏好和政策組合效果模擬

王建明 趙蜻

摘要：文章設(shè)計(jì)離散選擇實(shí)驗(yàn)收集消費(fèi)者選擇數(shù)據(jù)，利用混合Logit模型進(jìn)行估計(jì)，深入分析消費(fèi)者對(duì)推進(jìn)綠色消費(fèi)的監(jiān)管政策的偏好程度，借助潛在類(lèi)別模型將有不同政策偏好的消費(fèi)者進(jìn)行區(qū)分，對(duì)監(jiān)管政策組合進(jìn)行模擬分析。研究發(fā)現(xiàn)：消費(fèi)者最偏好購(gòu)置補(bǔ)貼政策，購(gòu)置補(bǔ)貼越高消費(fèi)者越產(chǎn)生正向效用;其次是綠色產(chǎn)品認(rèn)證政策，消費(fèi)者偏好綠色認(rèn)證全面的政策屬性水平;再次是信息提示政策，越提供偏向有關(guān)環(huán)境價(jià)值信息的提示越得到消費(fèi)者偏好;消費(fèi)者傾向于對(duì)行為控制少的政策。不同價(jià)值觀特質(zhì)的消費(fèi)者對(duì)不同政策的敏感性不同，價(jià)值觀與政策偏好的匹配與傳統(tǒng)認(rèn)知有差異：具有利己價(jià)值觀的消費(fèi)者更在乎對(duì)自身行為控制的程度，具有利生態(tài)價(jià)值觀的消費(fèi)者更關(guān)注綠色產(chǎn)品的購(gòu)置補(bǔ)貼，其次是綠色產(chǎn)品認(rèn)證。不同的政策組合情境會(huì)改變消費(fèi)者對(duì)綠色消費(fèi)的監(jiān)管政策的偏好程度，政策組合可以增加強(qiáng)制型政策的支持水平，其中信息提示政策具有放大購(gòu)置補(bǔ)貼政策正向影響、緩釋行為控制政策負(fù)面影響的積極作用。在實(shí)踐中，應(yīng)基于消費(fèi)者對(duì)經(jīng)濟(jì)激勵(lì)型政策的高敏感性進(jìn)行精細(xì)施策;基于消費(fèi)者群體特征及其對(duì)監(jiān)管政策的選擇偏好進(jìn)行精準(zhǔn)施策;基于政策組合模擬效果及信息提示政策的積極作用進(jìn)行組合施策。文章從監(jiān)管對(duì)象的角度，將消費(fèi)者的監(jiān)管政策偏好作為監(jiān)管政策選擇的考量因素之一，拓展了監(jiān)管政策選擇的研究視域，為監(jiān)管政策的選擇研究提供了新的研究維度;同時(shí)細(xì)化了促進(jìn)綠色消費(fèi)行為的機(jī)制路徑，為促進(jìn)綠色消費(fèi)的監(jiān)管效果研究提供了新的解釋框架。

關(guān)鍵詞離散選擇實(shí)驗(yàn);潛在類(lèi)別模型;綠色消費(fèi);政策偏好;政策組合

中圖分類(lèi)號(hào)F205文獻(xiàn)標(biāo)志碼A文章編號(hào)1002-2104（2021）12-0104-12DOI：10.12062/cpre.20210609

2020年，中國(guó)最終消費(fèi)支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率為57.3%，消費(fèi)繼續(xù)發(fā)揮對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主引擎作用，但同時(shí)，大量污染性、破壞性、浪費(fèi)性、不合理消費(fèi)等非綠色消費(fèi)問(wèn)題也逐漸顯露并日趨突岀。綠色消費(fèi)是生活方式綠色化理念的支撐，促進(jìn)綠色消費(fèi)既是綠色經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的強(qiáng)大推動(dòng)力、推動(dòng)綠色發(fā)展的有效路徑，更是緩解資源環(huán)境壓力、建設(shè)生態(tài)文明的現(xiàn)實(shí)需要。

十八大以來(lái)，中國(guó)岀臺(tái)了一系列監(jiān)管政策來(lái)推進(jìn)綠色消費(fèi)，如《關(guān)于促進(jìn)綠色消費(fèi)的指導(dǎo)意見(jiàn)（發(fā)改環(huán)資[2016]353號(hào)）》《關(guān)于建立統(tǒng)一的綠色產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)、認(rèn)證、標(biāo)識(shí)體系的意見(jiàn)（國(guó)辦發(fā)[2016]86號(hào)）》等，監(jiān)管政策主要以控制命令、經(jīng)濟(jì)激勵(lì)、信息引導(dǎo)等為主。十九大后，推進(jìn)綠色消費(fèi)的監(jiān)管政策創(chuàng)新性地提岀要分類(lèi)施策。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)、人工智能等新興數(shù)字技術(shù)為政府分類(lèi)施策提供了“硬件”支撐，并且拓展了監(jiān)管政策的輻射范圍，豐富了監(jiān)管政策的表現(xiàn)形式，促使綠色消費(fèi)的監(jiān)管以前所未有的廣度和深度參與到公眾的消費(fèi)決策過(guò)程中。選擇并使用能夠被公眾接受的監(jiān)管政策成為影響監(jiān)管政策有效性發(fā)揮的重要因素之一。

監(jiān)管政策的選擇研究主要基于以下幾種范式[1-2]：一是“目標(biāo)-工具”范式，強(qiáng)調(diào)監(jiān)管政策要實(shí)現(xiàn)監(jiān)管政策目標(biāo)，關(guān)注監(jiān)管政策選擇達(dá)成的效果與效率;二是“背景-工具”范式，強(qiáng)調(diào)監(jiān)管政策本身的屬性特征及背景因素;三是“制度-工具”范式，強(qiáng)調(diào)監(jiān)管政策的選擇不受政策本身效力的影響，而是受制度結(jié)構(gòu)、風(fēng)俗慣例以及認(rèn)知與行為方式等影響;再有是“網(wǎng)絡(luò)-工具”范式，認(rèn)為監(jiān)管政策的選擇是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，應(yīng)該關(guān)注監(jiān)管目標(biāo)、監(jiān)管對(duì)象、監(jiān)管機(jī)構(gòu)和監(jiān)管政策應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同性。這些監(jiān)管政策選擇的研究范式覆蓋了目的導(dǎo)向視角和過(guò)程導(dǎo)向視角，囊括了影響監(jiān)管政策選擇的多種因素，但卻缺乏從監(jiān)管對(duì)象的視角，研究其監(jiān)管政策偏好對(duì)監(jiān)管政策選擇的影響，忽略了選擇被公眾接受的監(jiān)管政策也是提升監(jiān)管效率的有效途徑。

該研究嘗試分析論證消費(fèi)者對(duì)綠色消費(fèi)監(jiān)管政策的選擇偏好，識(shí)別不同偏好類(lèi)型下的消費(fèi)者特征，并在政策偏好分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行監(jiān)管政策組合模擬分析，將監(jiān)管政策的選擇研究路徑向強(qiáng)調(diào)“偏好-工具”關(guān)系拓展，為監(jiān)管政策的選擇研究提供新的研究維度，也為促進(jìn)綠色消費(fèi)的監(jiān)管效果研究提供新的解釋框架。

1文獻(xiàn)綜述

在推進(jìn)綠色消費(fèi)的監(jiān)管研究領(lǐng)域，學(xué)者們多將監(jiān)管政策作為外在干預(yù)情境，探討監(jiān)管政策對(duì)微觀個(gè)體的綠色消費(fèi)態(tài)度或行為產(chǎn)生的影響，強(qiáng)調(diào)監(jiān)管政策對(duì)監(jiān)管對(duì)象的“說(shuō)服”結(jié)果，鮮有去探索微觀個(gè)體的“內(nèi)心世界”，如對(duì)監(jiān)管政策的可接受度、滿(mǎn)意度等。引導(dǎo)綠色消費(fèi)是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，不僅需要廣泛的知識(shí)基礎(chǔ)，監(jiān)管部門(mén)還需考慮監(jiān)管政策的個(gè)體偏好。因?yàn)楸O(jiān)管政策干預(yù)會(huì)觸及個(gè)體消費(fèi)這個(gè)私人領(lǐng)域⑶，選擇有效并且為公眾所接受的監(jiān)管政策的關(guān)鍵起點(diǎn)是考察公眾對(duì)監(jiān)管政策的偏好⑷。關(guān)于個(gè)體對(duì)監(jiān)管政策偏好的影響因素可以歸結(jié)為兩類(lèi)，一是監(jiān)管政策的屬性會(huì)影響個(gè)體的監(jiān)管政策偏好;二是個(gè)體價(jià)值觀會(huì)影響個(gè)體的監(jiān)管政策偏好。

1.1監(jiān)管政策屬性對(duì)個(gè)體監(jiān)管政策偏好的影響

廣義來(lái)說(shuō)，推進(jìn)綠色消費(fèi)的監(jiān)管就是對(duì)行為的引導(dǎo)、限制或約束[5]。從屬性角度岀發(fā)，監(jiān)管政策是政府監(jiān)管的手段和工具曲，推進(jìn)綠色消費(fèi)的監(jiān)管政策屬性具有“工具清單”性。Vlek[7]將推進(jìn)綠色消費(fèi)的監(jiān)管政策區(qū)分為結(jié)構(gòu)或強(qiáng)硬工具和心理或柔性工具，其中前者旨在改變個(gè)體的情境條件，后者則聚焦提升消費(fèi)者意識(shí)和知識(shí)[8-9]。Vedung[ll）]直接將推進(jìn)綠色消費(fèi)的監(jiān)管政策劃分為強(qiáng)制型、經(jīng)濟(jì)型和信息型工具三類(lèi)。Steg[ll]又進(jìn)一步將監(jiān)管政策劃分為信息型工具和結(jié)構(gòu)型工具。結(jié)構(gòu)型工具包含強(qiáng)制型和經(jīng)濟(jì)型手段，其中信息型工具通過(guò)改變消費(fèi)者的認(rèn)知、動(dòng)機(jī)、知識(shí)和規(guī)范來(lái)改變消費(fèi)者行為;結(jié)構(gòu)型工具通過(guò)改變決策制定的情境因素來(lái)影響行為，如改變基礎(chǔ)設(shè)施、改變產(chǎn)品定價(jià)、制定法規(guī)措施等。公眾偏好非強(qiáng)制型的監(jiān)管政策，普遍認(rèn)為非強(qiáng)制型的監(jiān)管政策是公平和可接受的[l2-l4]。Wicki等[l5]以控制命令型和激勵(lì)型政策為主導(dǎo)政策，考察公眾對(duì)有關(guān)綠色岀行的兩類(lèi)主導(dǎo)政策的偏好，選取中國(guó)、德國(guó)和美國(guó)進(jìn)一步考察政策的不同組合是否影響公眾對(duì)監(jiān)管政策的偏好程度。研究表明，公眾并非絕對(duì)地偏好非強(qiáng)制型監(jiān)管政策，政策的不同組合會(huì)影響公眾對(duì)監(jiān)管政策的偏好程度。

l.2個(gè)體價(jià)值觀對(duì)個(gè)體監(jiān)管政策偏好的影響

個(gè)體的價(jià)值觀被定義為個(gè)體行為的指導(dǎo)準(zhǔn)則，它相對(duì)穩(wěn)定，能夠經(jīng)受時(shí)間推移與環(huán)境變遷的考驗(yàn)質(zhì)，并且研究證實(shí)個(gè)體價(jià)值觀與個(gè)體的政策偏好相關(guān)，影響個(gè)體對(duì)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)等社會(huì)問(wèn)題的態(tài)度[l7-l8]。從傳統(tǒng)角度看，個(gè)體價(jià)值觀是基于是否關(guān)注提升自我收益，或超越自身利益，強(qiáng)調(diào)集體利益[l9]的劃分方法。根據(jù)Schwartz119啲價(jià)值結(jié)構(gòu)，DeGroot等[l6]開(kāi)發(fā)了一個(gè)三段式價(jià)值量表：除了利己主義和利他主義價(jià)值取向，還增加了利生態(tài)的價(jià)值取向，即保護(hù)環(huán)境、尊重自然的生態(tài)價(jià)值觀。由于這三種價(jià)值觀在個(gè)體表現(xiàn)程度的不同，不同的環(huán)境政策信息對(duì)不同個(gè)體的影響程度不同"2‘”，即不同價(jià)值觀的個(gè)體對(duì)不同的監(jiān)管政策信息的敏感性是不同的[l6]。具有利生態(tài)價(jià)值觀的個(gè)體表達(dá)強(qiáng)烈的對(duì)環(huán)境的關(guān)心，更偏好有關(guān)利生態(tài)/環(huán)境的相關(guān)政策信息[2l];具有利己價(jià)值觀的個(gè)體更關(guān)注有關(guān)成本收益、個(gè)人健康等的相關(guān)政策信息[22]。提供與個(gè)體價(jià)值觀相符的政策信息能獲取個(gè)體更多關(guān)注和重視[23]。而且，既然人群中分布著三種價(jià)值取向，將政策信息與價(jià)值觀相匹配，可以促進(jìn)政策的可接受性，比傳統(tǒng)的“一刀切”政策更有效[24]。如Arpan等[25]論證新能源政策如何與消費(fèi)者價(jià)值觀相匹配來(lái)促進(jìn)新能源消費(fèi)。

綜合來(lái)看，監(jiān)管政策屬性對(duì)個(gè)體監(jiān)管政策偏好的影響研究并無(wú)定論。個(gè)體對(duì)強(qiáng)制型和非強(qiáng)制型監(jiān)管政策的偏好會(huì)依據(jù)政策組合的不同而不同，個(gè)體價(jià)值觀對(duì)個(gè)體監(jiān)管政策偏好的影響得到國(guó)外學(xué)者的廣泛研究，但卻缺乏中國(guó)情境下的研究檢驗(yàn)。中國(guó)學(xué)者對(duì)監(jiān)管政策偏好的研究還不多，主要是將監(jiān)管政策作為影響購(gòu)買(mǎi)決策的變量之一，對(duì)消費(fèi)行為進(jìn)行研究，如Qian等[26]將產(chǎn)品屬性與監(jiān)管政策屬性相結(jié)合，考察這些屬性對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)新能源汽車(chē)決策的影響;有研究開(kāi)始關(guān)注監(jiān)管政策偏好的異質(zhì)性問(wèn)題，但是僅局限在某一類(lèi)型的監(jiān)管政策上，如宋妍等[27]比較兩種經(jīng)濟(jì)類(lèi)監(jiān)管政策，考察消費(fèi)者對(duì)補(bǔ)貼和征稅兩類(lèi)監(jiān)管政策的異質(zhì)性偏好。在推進(jìn)綠色消費(fèi)領(lǐng)域，以下問(wèn)題有待進(jìn)一步深入研究：推進(jìn)綠色消費(fèi)的監(jiān)管政策屬性如何影響消費(fèi)者的監(jiān)管政策偏好？即消費(fèi)者究竟如何在監(jiān)管政策屬性之間權(quán)衡？監(jiān)管政策組合是否會(huì)改變消費(fèi)者的監(jiān)管政策偏好？個(gè)體的價(jià)值觀能否區(qū)分消費(fèi)者對(duì)監(jiān)管政策的差異性偏好？

該研究在以下方面開(kāi)展了探索：①研究視角。不僅分析消費(fèi)者對(duì)綠色消費(fèi)監(jiān)管政策的選擇偏好，還分析偏好的異質(zhì)性，識(shí)別具有不同監(jiān)管政策偏好的群體特征，為差異化監(jiān)管提供研究基礎(chǔ)。②研究方法。離散選擇實(shí)驗(yàn)（DCE）在綠色消費(fèi)領(lǐng)域的應(yīng)用鮮見(jiàn)，該研究為推進(jìn)綠色消費(fèi)的監(jiān)管政策研究提供第一手消費(fèi)者的政策偏好數(shù)據(jù)。③研究問(wèn)題響應(yīng)現(xiàn)實(shí)需求。基于對(duì)消費(fèi)者差異性政策偏好的分析，模擬消費(fèi)者對(duì)不同監(jiān)管政策組合的偏好情況，并嘗試探索網(wǎng)絡(luò)元素-信息提示在監(jiān)管政策組合中的作用。

此外，該研究還嘗試在以下方面開(kāi)展理論探求：第一，拓展監(jiān)管政策選擇的研究視域。著眼于消費(fèi)者對(duì)監(jiān)管政策本身偏好的測(cè)度，探索消費(fèi)者的“內(nèi)心世界”，強(qiáng)調(diào)政策“說(shuō)服”的程度，為監(jiān)管政策的選擇研究提供新的研究維度。第二，細(xì)化促進(jìn)綠色消費(fèi)行為的機(jī)制路徑。探討消費(fèi)者對(duì)監(jiān)管政策的偏好程度，將原有的機(jī)制路徑進(jìn)一步細(xì)化為監(jiān)管政策干預(yù)-消費(fèi)者政策偏好-綠色消費(fèi)態(tài)度-綠色消費(fèi)行為，為促進(jìn)綠色消費(fèi)的監(jiān)管效果研究提供新的解釋框架。

2實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)施過(guò)程

離散選擇實(shí)驗(yàn)（DiscreteChoiceExperiment，DCE）是基于Lancaster[28]消費(fèi)者效用理論的調(diào)研式的實(shí)驗(yàn)方法（Survey-basedExperiment），屬于陳述性偏好技術(shù)（StatedPreferenceTechnology）的一種。Lancaster"?認(rèn)為產(chǎn)品、服務(wù)或是某種狀態(tài)可以由一系列的屬性和特征構(gòu)成，被調(diào)研者在由屬性特征來(lái)描述的選擇集中相繼地做出選擇，被調(diào)研者選擇的過(guò)程就是對(duì)各個(gè)屬性特征進(jìn)行權(quán)衡的過(guò)程，其選擇揭示了其潛在的效用函數(shù)。與聯(lián)合分析（Con?jointAnalysis，CA）應(yīng)用確定的效用函數(shù)來(lái)揭示被調(diào)研者的偏好不同的是，離散選擇實(shí)驗(yàn)是基于隨機(jī)效用理論，應(yīng)用隨機(jī)效用函數(shù)來(lái)揭示被調(diào)研者的偏好，通過(guò)引入隨機(jī)項(xiàng)來(lái)捕捉未被識(shí)別的潛在的影響被調(diào)研者選擇的因素，是測(cè)量非市場(chǎng)化產(chǎn)品偏好的有效工具，已廣泛應(yīng)用在衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)、環(huán)境經(jīng)濟(jì)政策研究領(lǐng)域。離散選擇實(shí)驗(yàn)的實(shí)施過(guò)程包含三個(gè)步驟：①屬性選取和屬性水平的設(shè)定;②實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和問(wèn)卷生成;③數(shù)據(jù)收集。

2.1屬性選取和水平設(shè)定

識(shí)別和選擇屬性和屬性水平來(lái)刻畫(huà)相關(guān)政策，是用于政策研究的離散選擇實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵步驟成。推進(jìn)綠色消費(fèi)的監(jiān)管政策可以從兩個(gè)維度來(lái)理解，一是監(jiān)管政策的作用范圍，二是監(jiān)管政策的作用強(qiáng)度。其中，作用范圍是由外到內(nèi)連續(xù)的過(guò)程，對(duì)外是減少或破除消費(fèi)者綠色消費(fèi)的外在障礙，增加綠色消費(fèi)的便利;對(duì)內(nèi)是對(duì)消費(fèi)者自身賦能，改變消費(fèi)者的消費(fèi)動(dòng)機(jī)，增強(qiáng)綠色消費(fèi)意愿「如。作用強(qiáng)度主要是指對(duì)個(gè)體行為的管控程度，是從推式政策到拉式政策的連續(xù)過(guò)程推式政策是對(duì)非綠色行為的限制與約束，拉式政策是綠色行為的鼓勵(lì)與倡導(dǎo)，從推式政策到拉式政策是推進(jìn)綠色消費(fèi)監(jiān)管政策的強(qiáng)制程度逐漸遞減的連續(xù)過(guò)程[l5]。監(jiān)管政策屬性的選取遵循這樣的原則：既覆蓋強(qiáng)制型、經(jīng)濟(jì)型和信息型三種監(jiān)管政策手段類(lèi)型，又聚焦旨在改變消費(fèi)者消費(fèi)動(dòng)機(jī)的監(jiān)管政策手段，因?yàn)槲M(fèi)個(gè)體的關(guān)注和獲得他們的支持更有利于監(jiān)管政策發(fā)揮作用[3l]。

通過(guò)文獻(xiàn)回顧、政策梳理和相關(guān)領(lǐng)域研究者訪談等方法，選取對(duì)非綠色消費(fèi)行為的控制、綠色認(rèn)證、購(gòu)置補(bǔ)貼、信息提示作為政策屬性變量（表1），它們?cè)谕七M(jìn)綠色消費(fèi)的監(jiān)管政策的兩維度分布，見(jiàn)圖1。選取的政策變量有已在實(shí)施的政策，也有在環(huán)境相關(guān)領(lǐng)域被廣泛研究但在綠色消費(fèi)領(lǐng)域少有應(yīng)用的政策手段，如信息提示，旨在為創(chuàng)新推進(jìn)綠色消費(fèi)的監(jiān)管政策提供新的思路和啟示。而且這4項(xiàng)政策屬性變量在政府角色定位、應(yīng)用機(jī)制、應(yīng)用情境、適用范圍等方面各有不同。①政府角色定位不同。政府通過(guò)對(duì)消費(fèi)端非綠色消費(fèi)行為的控制、供給端的綠色產(chǎn)品認(rèn)證，以及平衡供給兩端的購(gòu)置補(bǔ)貼政策行使“指揮者”的權(quán)力;而在消費(fèi)過(guò)程中給予信息提示（如自我收益信息或是環(huán)境價(jià)值信息），政府是以“參謀”的角色參與消費(fèi)者的決策過(guò)程，為消費(fèi)者的決策過(guò)程提供信息引導(dǎo)。②應(yīng)用機(jī)制不同。對(duì)非綠色消費(fèi)行為的控制、綠色產(chǎn)品認(rèn)證和購(gòu)置補(bǔ)貼政策是通過(guò)化解綠色消費(fèi)行為的外在障礙來(lái)促進(jìn)綠色消費(fèi)，如對(duì)非綠色消費(fèi)行為的控制政策打破消費(fèi)者原有的消費(fèi)習(xí)慣，綠色產(chǎn)品認(rèn)證解決信息不對(duì)稱(chēng)、規(guī)范綠色產(chǎn)品市場(chǎng)，購(gòu)置補(bǔ)貼降低綠色消費(fèi)的行為成本;信息提示政策是通過(guò)信息引導(dǎo)來(lái)增強(qiáng)消費(fèi)者綠色消費(fèi)的內(nèi)在動(dòng)機(jī)來(lái)促進(jìn)綠色消費(fèi)。③應(yīng)用情境不同。信息提示更適宜在線上消費(fèi)情境下應(yīng)用，對(duì)消費(fèi)者的消費(fèi)過(guò)程進(jìn)行信息干預(yù)進(jìn)而影響消費(fèi)者決策;其他3項(xiàng)政策更常見(jiàn)于傳統(tǒng)的線下消費(fèi)情境，但傳統(tǒng)的監(jiān)管政策也有逐漸“信息化”的趨勢(shì)。④適用范圍不同。綠色消費(fèi)行為可以細(xì)化為購(gòu)買(mǎi)購(gòu)置、使用消費(fèi)、處理廢棄三個(gè)環(huán)節(jié)。綠色產(chǎn)品認(rèn)證和購(gòu)置補(bǔ)貼多適用于購(gòu)買(mǎi)購(gòu)置環(huán)節(jié)，對(duì)非綠色消費(fèi)行為的控制、信息提示可以覆蓋三個(gè)環(huán)節(jié)。

誠(chéng)然，促進(jìn)綠色消費(fèi)需要從生產(chǎn)與消費(fèi)兩端協(xié)同推進(jìn)。該研究主要聚焦消費(fèi)端的監(jiān)管政策，與消費(fèi)者的消費(fèi)行為緊密聯(lián)系。促進(jìn)綠色消費(fèi)的強(qiáng)制型監(jiān)管政策主要作用在生產(chǎn)端，觸及消費(fèi)端的強(qiáng)制型監(jiān)管政策是對(duì)非綠色消費(fèi)行為的限制或約束[32]，集中在對(duì)非綠色產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)使用的控制上。在我國(guó)，這類(lèi)監(jiān)管政策最早體現(xiàn)在 2007年國(guó)務(wù)院頒布的《關(guān)于限制生產(chǎn)銷(xiāo)售使用塑料購(gòu)物袋的通知（國(guó)辦發(fā)[2007]72號(hào)）》，明確在全國(guó)范圍內(nèi)禁止銷(xiāo)售使用厚度小于0.025 mm的塑料購(gòu)物袋，對(duì)其他規(guī)格的塑料袋實(shí)行限制使用（商家不得免費(fèi)提供塑料購(gòu)物袋）。對(duì)非綠色消費(fèi)行為的控制設(shè)定為三個(gè)水平，分別是禁止使用非綠色產(chǎn)品、限制使用非綠色產(chǎn)品以及提供非綠色產(chǎn)品參考的指導(dǎo)性購(gòu)買(mǎi)目錄。綠色產(chǎn)品認(rèn)證是將現(xiàn)有環(huán)保、節(jié)能、低碳、再生等產(chǎn)品整合為綠色產(chǎn)品，建立統(tǒng)一的綠色產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)、認(rèn)證和標(biāo)識(shí)。它既可以看作是控制命令型政策，又可以作為信息引導(dǎo)型政策[33]。在消費(fèi)端，它更多的是發(fā)揮信息引導(dǎo)型作用。2016年國(guó)家出臺(tái)《關(guān)于建立統(tǒng)一的綠色產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)、認(rèn)證、標(biāo)識(shí)體系的意見(jiàn)（國(guó)辦發(fā)〔2016〕86號(hào)）》首次明確提出針對(duì)綠色產(chǎn)品的認(rèn)證制度，并在《關(guān)于發(fā)布綠色產(chǎn)品認(rèn)證標(biāo)識(shí)的公告（2018年第13號(hào)）》文件中公布了綠色產(chǎn)品認(rèn)證標(biāo)識(shí)的基本標(biāo)識(shí)和變形標(biāo)識(shí)樣式。基本標(biāo)識(shí)應(yīng)用于列入綠色產(chǎn)品認(rèn)證目錄并獲得綠色認(rèn)證的產(chǎn)品，變形標(biāo)識(shí)應(yīng)用于獲得部分綠色屬性認(rèn)證的產(chǎn)品。消費(fèi)者會(huì)對(duì)不同綠色程度的綠色產(chǎn)品做出不同的評(píng)價(jià)，已成為影響消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)決策的重要因素[34]。將綠色產(chǎn)品認(rèn)證劃分為完全綠色、部分綠色和無(wú)認(rèn)證信息三個(gè)水平。

對(duì)綠色消費(fèi)的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)是向購(gòu)買(mǎi)使用綠色產(chǎn)品的消費(fèi)者提供購(gòu)置補(bǔ)貼。為拉動(dòng)綠色消費(fèi)，我國(guó)階段性地對(duì)購(gòu)買(mǎi)高效節(jié)能家電、節(jié)能汽車(chē)等綠色產(chǎn)品的消費(fèi)者實(shí)行購(gòu)置補(bǔ)貼。補(bǔ)貼方式有一次性定額補(bǔ)助或按商品銷(xiāo)售價(jià)格依比例補(bǔ)貼，并設(shè)定最高限額，一般根據(jù)產(chǎn)品類(lèi)別和能效等級(jí)補(bǔ)貼比例在10%～20%之間°定額補(bǔ)助按比例折算后也包含在這一補(bǔ)貼額度區(qū)間內(nèi)，所以購(gòu)置補(bǔ)貼的水平取區(qū)間的兩端，設(shè)定為10%、20%。由于此類(lèi)補(bǔ)貼政策大部分具有時(shí)效性，另外設(shè)置無(wú)補(bǔ)貼水平。

信息提示是在消費(fèi)者決策過(guò)程中進(jìn)行信息干預(yù)，利用信息內(nèi)容框架或內(nèi)容呈現(xiàn)形式來(lái)影響消費(fèi)者決策。針對(duì)消費(fèi)者綠色消費(fèi)行為的信息干預(yù)框架，主要聚焦在提示利他信息或者利己信息兩種類(lèi)型上。有學(xué)者研究表明，相比僅提示個(gè)人利益信息，附有對(duì)社會(huì)或他人有益的信息更能有效促進(jìn)綠色產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)。也有學(xué)者[35]指出，突出消費(fèi)者個(gè)人的損益信息更有效。該研究將信息提示水平設(shè)定為自我收益信息和環(huán)境價(jià)值信息，其中自我收益信息包含產(chǎn)品價(jià)格優(yōu)惠信息、后期使用成本節(jié)約等關(guān)乎消費(fèi)者自身利益的信息;環(huán)境價(jià)值信息包含資源節(jié)約量、碳排放量等對(duì)環(huán)境產(chǎn)生有益價(jià)值的信息，另外還包含無(wú)任何信息提示水平。

2.2離散選擇實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

采用SAS9.3軟件來(lái)進(jìn)行離散選擇實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)在于生成選擇集，包含屬性與屬性水平的組合生成選項(xiàng)。使用未標(biāo)記選項(xiàng)（UnlabeledAlternatives），僅以政策A、政策B、政策C來(lái)表示，并在每個(gè)選擇集中帶有現(xiàn)狀水平選項(xiàng)或者說(shuō)是退出選項(xiàng)（Opt-outOption），每個(gè)政策屬性的第①水平設(shè)置為現(xiàn)狀水平（表1）o允許被調(diào)研者在不選擇任何政策選項(xiàng)下保持原有水平，因?yàn)橄啾炔粠в鞋F(xiàn)狀水平選項(xiàng)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，帶有現(xiàn)狀水平選項(xiàng)可以降低高估屬性影響程度的風(fēng)險(xiǎn)[36-37]。SAS實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的D-Ef-ficiency值為1.255，D-Error值為0.797。

根據(jù)研究中屬性和屬性水平的設(shè)定，利用SAS9.3實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的宏程序，依據(jù)D-（）ptimal設(shè)計(jì)原則，得到未標(biāo)記選項(xiàng)的最佳實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)脾。假定參數(shù)向量0=0時(shí)，參數(shù)估計(jì)的方差最小化，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)結(jié)果包含9個(gè)選擇集、3個(gè)非標(biāo)簽化選項(xiàng)（選擇集示例見(jiàn)表2）。被調(diào)研者要在9個(gè)問(wèn)題、3個(gè)非標(biāo)簽化的選項(xiàng)之間進(jìn)行選擇。此外，調(diào)研問(wèn)卷中還包含了個(gè)人特質(zhì)信息、人口統(tǒng)計(jì)信息等題項(xiàng)。其中，個(gè)人特質(zhì)信息主要測(cè)量個(gè)體價(jià)值觀。綜合利用DeGroot等「面、王世進(jìn)等[39]的三類(lèi)價(jià)值觀量表，對(duì)被調(diào)研者進(jìn)行價(jià)值觀的測(cè)量，以期捕捉到具有不同價(jià)值觀的個(gè)體對(duì)政策信息關(guān)注點(diǎn)的差異。其中，人口統(tǒng)計(jì)信息包含性別、年齡、教育程度、婚姻狀況、月收入和所在城市規(guī)模等信息。最終問(wèn)卷的生成還包含以下2個(gè)步驟。

（1）預(yù)實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備。我們走訪了相關(guān)研究者，聽(tīng)取專(zhuān)業(yè)人士對(duì)屬性和水平設(shè)定的意見(jiàn)，并隨機(jī)發(fā)放了10份問(wèn)卷，檢驗(yàn)被試能否理解初始設(shè)定的屬性和屬性水平，對(duì)選項(xiàng)的理解是否有困難，將收集的信息用來(lái)修正屬性和屬性水平的設(shè)定。

（2）預(yù)實(shí)驗(yàn)?；诘谝徊酵晟坪蟮膯?wèn)卷，為擴(kuò)大樣本的發(fā)放量及使問(wèn)卷能夠覆蓋更多樣化的消費(fèi)群體，該研究利用問(wèn)卷星的樣本服務(wù)，由問(wèn)卷星平臺(tái)進(jìn)行隨機(jī)化設(shè)置，隨機(jī)發(fā)放了120份問(wèn)卷，回收有效問(wèn)卷97份（剔除答卷時(shí)間少于1分鐘且對(duì)9個(gè)選擇集的作答完全一致的無(wú)效問(wèn)卷23份），并對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型估計(jì)。預(yù)實(shí)驗(yàn)主要解決三大問(wèn)題：比較分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)用不同模型擬合的結(jié)果，選用恰當(dāng)?shù)哪Ｐ瓦M(jìn)行估計(jì);預(yù)判消費(fèi)者政策偏好的異質(zhì)性;確認(rèn)區(qū)分消費(fèi)者異質(zhì)性偏好的特征識(shí)別變量一價(jià)值觀特質(zhì)信息的可行性，以用來(lái)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，確保正式實(shí)驗(yàn)中模型估計(jì)的穩(wěn)健性。

2.3數(shù)據(jù)收集

調(diào)研借鑒Qian等26]的方法，通過(guò)招募研究助理的形式來(lái)收集數(shù)據(jù)。研究采用分層抽樣和隨機(jī)抽樣相結(jié)合的方式，招募的研究助理家鄉(xiāng)所在省份要覆蓋我國(guó)七大地理區(qū)域，盡可能地做到每一地區(qū)下的省份均有一位研究助理，而且所有助理其家鄉(xiāng)所在地市能夠隨機(jī)地分布在我國(guó)的大中小城市以及鄉(xiāng)鎮(zhèn)、農(nóng)村。本次研究共發(fā)布了兩輪招募通知：第一輪按照研究經(jīng)驗(yàn)來(lái)招募，要求研究助理有主持或參與過(guò)校級(jí)及以上課題的經(jīng)歷，具有一定的社會(huì)調(diào)查經(jīng)驗(yàn)，一旦成為研究助理并能按計(jì)劃完成調(diào)查，本次研究會(huì)提供研究報(bào)酬。第二輪根據(jù)第一輪的招募情況，特別針對(duì)家鄉(xiāng)所在區(qū)域來(lái)招募，再結(jié)合第一輪招募的研究助理的推薦，最后共招募了25位研究助理，其家鄉(xiāng)所在地的分布見(jiàn)表3。調(diào)研開(kāi)始前還就研究的主要內(nèi)容、調(diào)研流程方法、注意事項(xiàng)等問(wèn)題對(duì)研究助理進(jìn)行了培訓(xùn)。

由于調(diào)研時(shí)間涵蓋中國(guó)高校的寒假春節(jié)假期，研究助理可以借助假期返鄉(xiāng)之際向所在地發(fā)放問(wèn)卷，并對(duì)被調(diào)研者的疑問(wèn)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)解答。但是受新冠疫情管控影響，面對(duì)面調(diào)研受到限制，研究臨時(shí)通過(guò)線上線下相結(jié)合的方式發(fā)放問(wèn)卷。

正式調(diào)研時(shí)間為2019年12月一2020年5月，共發(fā)放問(wèn)卷1974份，回收1542份，問(wèn)卷回收率為78.12%。剔除無(wú)效問(wèn)卷277份，最終獲得有效樣本數(shù)據(jù)1265份，樣本回收有效率為82.04%（表3）。無(wú)效問(wèn)卷主要指作答的相同選項(xiàng)過(guò)多、線下問(wèn)卷缺項(xiàng)過(guò)多及線上問(wèn)卷作答時(shí)間少于1分鐘的問(wèn)卷。表4呈現(xiàn)的是樣本人口統(tǒng)計(jì)信息。樣本的年齡段覆蓋老中青三代，但更多集中在25～34歲，占比48%;79%具有本科及以上學(xué)歷;73%已婚;66%已婚且有子女;月收入在5000元及以上的占比66%;且有55%工作生活在大城市（超500萬(wàn)人口）。此外，表4還展示了樣本個(gè)人特質(zhì)信息。對(duì)樣本的價(jià)值觀進(jìn)行衡量（七點(diǎn)李克特量表），并計(jì)算每一種類(lèi)型價(jià)值觀的平均值。其中，利己價(jià)值觀、利他價(jià)值觀和利生態(tài)價(jià)值觀的平均值分別為：3.14、6.08和5.89，平均分值越高，相應(yīng)的價(jià)值觀體現(xiàn)得越明顯。

3模型構(gòu)建與結(jié)果分析

首先使用混合Logit模型，對(duì)離散選擇實(shí)驗(yàn)收集的陳述性偏好數(shù)據(jù)進(jìn)行模型構(gòu)建與估計(jì)。有研究[40]使用條件Logit模型，但條件Logit模型除了有無(wú)關(guān)選項(xiàng)的獨(dú)立性假定（IIA）的局限外，模型估計(jì)結(jié)果概率僅僅取決于選項(xiàng)的屬性而不取決于做選擇人的個(gè)人特征。條件Logit模型將個(gè)體看作是集合體——“總體”在具有不同屬性的選項(xiàng)之間做選擇，即假定個(gè)體間偏好的同質(zhì)性。而混合Logit模型，也稱(chēng)為隨機(jī)參數(shù)（RandomParameter）Logit模型，能夠捕捉到潛在的個(gè)體偏好的異質(zhì)性。使用潛在類(lèi)別模型（LatentClassModel）去分析偏好的異質(zhì)性。潛在類(lèi)別模型可以估計(jì)未被觀測(cè)到的類(lèi)別，即將選擇的個(gè)體分組，每組有各自的參數(shù)和方差，可以同時(shí)評(píng)估來(lái)自個(gè)體特征、個(gè)體動(dòng)機(jī)層面和選項(xiàng)屬性的影響[4I]。最后，對(duì)不同的政策組合進(jìn)行模擬，考察某個(gè)政策屬性及政策屬性水平的變化導(dǎo)致的個(gè)體平均選擇概率的變化。

3.1模型構(gòu)建

基于隨機(jī)效用理論[42]，受訪者在選擇集中相繼做出使效用最大化的選擇。假設(shè)有包含I個(gè)受訪者的樣本集，和包含J個(gè)選項(xiàng)的T個(gè)選擇集，受訪者個(gè)體i選擇選項(xiàng)/的效用九，可以表達(dá)為：

其中，Xi”是解釋向量，包含選項(xiàng)屬性是隨機(jī)誤差項(xiàng)。在混合Logit模型中，參數(shù)回可以分解為兩部分：

b是參數(shù)均值（MeanofParameter），Mi是一個(gè)隨機(jī)項(xiàng)，表示與均值b未被觀測(cè)到的偏差，所以效用函數(shù)又可以寫(xiě)成：

受訪者個(gè)體i選擇選項(xiàng)j的概率為：

不像混合Logit模型刻畫(huà)的是個(gè)體層面的偏好異質(zhì)性，潛在分類(lèi)模型可以捕捉群體層面的偏好異質(zhì)性。在潛在分類(lèi)模型中，基于個(gè)人特征等信息，每一個(gè)體以一定的概率被分配到特定的類(lèi)別內(nèi)，每一類(lèi)別具有相似偏好，隨類(lèi)別不同偏好存在異質(zhì)性差異;而人口統(tǒng)計(jì)信息、個(gè)人特征信息等通過(guò)類(lèi)別成員函數(shù)間接影響偏好選擇，而不是直接通過(guò)效用函數(shù)。屬于類(lèi)別S的個(gè)體i選擇選項(xiàng)j的概率為：

類(lèi)別成員函數(shù)以一定的概率Prit將個(gè)體歸類(lèi)到S個(gè)類(lèi)別中的某一類(lèi)別，構(gòu)造類(lèi)別成員函數(shù)如下：

其中，Zi表示一系列可觀測(cè)的影響類(lèi)別成員劃分的個(gè)體特征信息，缶表示類(lèi)別成員參數(shù)。那么個(gè)體，屬于類(lèi)別s的概率為：

s類(lèi)別成員參數(shù)必須標(biāo)準(zhǔn)化為o，即a，=0才能識(shí)別其他類(lèi)別成員參數(shù)。屬于類(lèi)別S的受訪者個(gè)體i選擇選項(xiàng)j的聯(lián)合概率為：

3.2模型估計(jì)

表5展示了條件Logit模型和混合Logit模型估計(jì)結(jié)果。通過(guò)比較Log-likelihood和Pseudo-^2，可以判斷混合Logit模型是否比條件Logit模型有更好的擬合度，混合Logit模型的Log-likelihood值和Pseudo-^2值（Pseudo-R、=1-lnLril/lnL0）分別為-10094.714和0.06（一般而言.Pseudo-R值接近0.1意味著模型具有可接受的擬合度[43]），均高于條件Logit模型。可見(jiàn)，更適合用混合Logit模型進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合。

混合Logit的估計(jì)結(jié)果表明：所有估計(jì)系數(shù)均具有1%水平的統(tǒng)計(jì)顯著性，受訪者表達(dá)了對(duì)購(gòu)置補(bǔ)貼屬性的強(qiáng)烈偏好;其次分別為綠色產(chǎn)品認(rèn)證屬性、信息提示屬性和非綠色消費(fèi)行為的控制屬性。雖然信息提示屬性會(huì)正向影響受訪者效用，但是受訪者對(duì)信息提示屬性的偏好程度與購(gòu)置補(bǔ)貼、綠色認(rèn)證屬性相比相對(duì)較弱;對(duì)非綠色消費(fèi)行為的控制屬性會(huì)對(duì)受訪者效用產(chǎn)生反向影響。同時(shí)，還可以看岀，混合Logit模型的估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差值普遍接近或高于估計(jì)的系數(shù)值，說(shuō)明受訪者對(duì)各政策屬性的偏好存在異質(zhì)性差異財(cái)。因此，有必要對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行潛在分類(lèi)模型估計(jì)。

在潛在分類(lèi)模型中，將受訪者的異質(zhì)性偏好按類(lèi)別分類(lèi)，類(lèi)別數(shù)量參考AIC值和BIC值。其中取AIC值逐漸遞減的臨界值，BIC值取最小值[37]，兩值結(jié)果見(jiàn)表6。雖然AIC值和BIC值都隨著類(lèi)別數(shù)目的增加呈遞減趨勢(shì)，但是兩值的邊際改善情況在類(lèi)別數(shù)目3之后逐漸遞減，所以，最終選取類(lèi)別數(shù)量為3進(jìn)行模型估計(jì)。

通過(guò)潛在類(lèi)別模型估計(jì)（表7），可見(jiàn)類(lèi)別一的受訪者最看重的監(jiān)管政策屬性是綠色產(chǎn)品認(rèn)證，并且越趨向完全綠色的認(rèn)證，受訪者的效用越高;其次看重的是購(gòu)置補(bǔ)貼，排在最后的是信息提示屬性;對(duì)非綠色消費(fèi)行為控制的政策屬性對(duì)受訪者的選擇沒(méi)有影響。類(lèi)別二的受訪者對(duì)4種政策屬性均敏感，偏好對(duì)行為限制少的政策，越呈現(xiàn)有關(guān)環(huán)境價(jià)值信息的提示、越高購(gòu)置補(bǔ)貼，以及越趨向完全綠色的認(rèn)證，受訪者的效用越高。在類(lèi)別三的受訪者中，信息提示屬性對(duì)受訪者的選擇沒(méi)有影響。其他3項(xiàng)屬性是影響受訪者政策選擇的主要決定因素。其中，尤其看重購(gòu)置補(bǔ)貼屬性;其次分別是綠色產(chǎn)品認(rèn)證和對(duì)非綠色消費(fèi)行為控制的政策屬性;購(gòu)置補(bǔ)貼越高、越是完全綠色認(rèn)證的產(chǎn)品，以及對(duì)行為限制越少的政策，受訪者的效用越高。

從類(lèi)別成員函數(shù)的估計(jì)中，可以概覽三個(gè)類(lèi)別的受訪者特征（類(lèi)別三作為參照組，標(biāo)準(zhǔn)化為0）。有些因素并不能作為判定受訪者三個(gè)類(lèi)別劃分的依據(jù)，如受教育程度，而月收入和年齡僅在第二組呈現(xiàn)顯著性。具體來(lái)看，與類(lèi)別三的受訪者相比，類(lèi)別一的受訪者具有更利他的價(jià)值觀;類(lèi)別二的受訪者具有更利己的價(jià)值觀，并且年齡偏小、月收入偏低;而類(lèi)別三的受訪者相對(duì)具有更利生態(tài)的價(jià)值觀，年齡相對(duì)偏大。

此外，WTP（WillingnesstoPay）估計(jì)可以得出個(gè)體為獲得效用水平的增加愿意付出的金錢(qián)數(shù)量。在該研究中，因?yàn)橘?gòu)置補(bǔ)貼政策屬性是受訪者的收益，而不是成本項(xiàng)，所以WTP表示受訪者為了效用水平的提升，愿意放棄的購(gòu)置補(bǔ)貼金額，其中購(gòu)置補(bǔ)貼采用產(chǎn)品價(jià)格百分比的形式。WTP估計(jì)僅對(duì)顯著性的政策屬性有效，且WTP估計(jì)屬于邊際估計(jì)，所以可以在三個(gè)類(lèi)別中進(jìn)行橫向比較。根據(jù)估計(jì)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)第一組和第三組對(duì)綠色產(chǎn)品認(rèn)證屬性偏好程度的差異。第一組為獲得更完全的綠色產(chǎn)品認(rèn)證，愿意放棄約9%的購(gòu)置補(bǔ)貼;而第三組愿意放棄約6%的購(gòu)置補(bǔ)貼，即具有利他價(jià)值觀的第一組受訪者對(duì)綠色認(rèn)證的偏好程度顯著高于具有利生態(tài)價(jià)值觀的第三組。

在潛在類(lèi)別模型估計(jì)的基礎(chǔ)上，對(duì)不同的政策組合進(jìn)行模擬，考察政策屬性及其水平的變化導(dǎo)致的個(gè)體平均選擇概率的變化。試圖通過(guò)變換不同的政策屬性組合或某一屬性水平來(lái)考察政策屬性及水平對(duì)受訪者政策偏好程度的影響，進(jìn)一步分析何種政策組合得到更多受訪者偏好。12個(gè)場(chǎng)景模擬的結(jié)果見(jiàn)表8。

研究中將每三個(gè)場(chǎng)景設(shè)置為一組，在表8中以不同顏色進(jìn)行區(qū)分。場(chǎng)景1一場(chǎng)景3為第一組，政策屬性分別為對(duì)非綠色消費(fèi)行為的限制、部分綠色認(rèn)證、補(bǔ)貼10%和信息提示的3個(gè)不同水平進(jìn)行組合。無(wú)論何種政策屬性的組合和水平變換，發(fā)現(xiàn)對(duì)非綠色消費(fèi)行為控制屬性和綠色產(chǎn)品認(rèn)證屬性總是分別對(duì)選擇概率產(chǎn)生消極和積極影響。在場(chǎng)景1，不提示任何信息的情況下，受訪者對(duì)此政策組合的平均選擇概率為30%;當(dāng)其他屬性水平不變，信息提示由無(wú)任何信息提示調(diào)整為提示自我收益信息時(shí)，選擇概率提升至69%;當(dāng)提供的是環(huán)境價(jià)值信息時(shí)，選擇概率繼續(xù)上升至91%。可見(jiàn)是否提供信息以及提供信息的類(lèi)型對(duì)受訪者選擇產(chǎn)生較大影響，越提供信息提示并且是有關(guān)環(huán)境價(jià)值信息的提示越能增大消費(fèi)者的選擇概率。這種信息提示的正向影響作用，在前文模型估計(jì)結(jié)果中也已得到證實(shí)。在提升對(duì)非綠色消費(fèi)行為控制水平至禁止購(gòu)買(mǎi)使用非綠色產(chǎn)品時(shí)，信息提示屬性能否緩解由于對(duì)行為干預(yù)的強(qiáng)度加深而帶來(lái)的消極影響，因此研究設(shè)置了第二組模擬（場(chǎng)景4一場(chǎng)景6）。保持綠色認(rèn)證屬性處于部分綠色認(rèn)證水平不變，可以發(fā)現(xiàn)，提供環(huán)境價(jià)值信息的情況下（場(chǎng)景6），即使達(dá)到最嚴(yán)格的行為控制水平，消費(fèi)者的選擇概率也能達(dá)到90%，與場(chǎng)景3基本持平。而不提供任何信息的情況下，消費(fèi)者的選擇概率達(dá)到最低點(diǎn)為12%（場(chǎng)景4）。受第二組模擬啟發(fā)，在綠色認(rèn)證屬性保持原有水平不變的情況下，考察提供信息提示是否可以彌補(bǔ)由于補(bǔ)貼力度不大而損失的消費(fèi)者選擇。在場(chǎng)景7一場(chǎng)景9可以發(fā)現(xiàn)，從不提供任何信息到提供自我收益信息再到環(huán)境價(jià)值信息，消費(fèi)者選擇概率分別為31%、70%和92%，選擇概率大幅提升。在場(chǎng)景10一場(chǎng)景12，在三種信息提示屬性水平下，將綠色認(rèn)證和購(gòu)置補(bǔ)貼均提升一個(gè)水平，分別至完全綠色認(rèn)證和補(bǔ)貼20%，選擇概率變化的趨勢(shì)與場(chǎng)景7一場(chǎng)景9相同，但消費(fèi)者選擇概率能夠達(dá)到95%～99%的水平。

3.3結(jié)果分析

由混合Logit模型估計(jì)結(jié)果可知，受訪者對(duì)購(gòu)置補(bǔ)貼屬性最為敏感，購(gòu)置補(bǔ)貼越高越產(chǎn)生正向效用;其次是綠色認(rèn)證屬性。受訪者偏好綠色認(rèn)證全面的政策屬性。另外影響受訪者政策偏好選擇的政策屬性是信息提示，越是偏向環(huán)境價(jià)值信息的提示越得到受訪者的偏好，并且受訪者偏好對(duì)行為控制少的政策。通過(guò)潛在分類(lèi)模型分析得出，受訪者的異質(zhì)性偏好可以分為三類(lèi)。第一類(lèi)的消費(fèi)者具有更利他的價(jià)值觀，對(duì)綠色產(chǎn)品認(rèn)證屬性最敏感;其次分別是購(gòu)置補(bǔ)貼和信息提示屬性;行為控制的政策屬性對(duì)消費(fèi)者的政策選擇沒(méi)有影響。第二類(lèi)消費(fèi)者具有更利己的價(jià)值觀，且相對(duì)年齡較小，月收入偏低，對(duì)行為控制的政策屬性最敏感;其次依次為信息提示屬性、購(gòu)置補(bǔ)貼屬性和綠色認(rèn)證屬性。第三類(lèi)的消費(fèi)者具有更利生態(tài)的價(jià)值觀，年齡相對(duì)偏大，尤其看重購(gòu)置補(bǔ)貼屬性;其次看重綠色認(rèn)證屬性和行為控制屬性;信息提示屬性并不顯著，并不影響消費(fèi)者的選擇。最后通過(guò)對(duì)不同的政策組合進(jìn)行模擬分析發(fā)現(xiàn)，變換不同的政策屬性組合或某一屬性水平會(huì)影響個(gè)體政策偏好平均選擇概率。受訪者普遍不喜歡強(qiáng)制程度高的“禁止購(gòu)買(mǎi)非綠色產(chǎn)品”這一政策屬性水平，但是當(dāng)它和“部分綠色認(rèn)證“環(huán)境價(jià)值信息”兩項(xiàng)政策屬性水平組合時(shí)，受訪者的選擇概率可以達(dá)到90%，驗(yàn)證了政策組合可以增加特定政策的支持水平歐。分別以行為控制屬性和購(gòu)置補(bǔ)貼屬性為主要政策，信息提示作為輔助政策組建政策組合包，可以發(fā)現(xiàn)，提供信息提示可以緩釋行為控制屬性的負(fù)面影響，以及放大購(gòu)置補(bǔ)貼的正向影響的作用。尤其在禁止購(gòu)買(mǎi)非綠色產(chǎn)品+環(huán)境價(jià)值信息提示和購(gòu)置補(bǔ)貼10%+環(huán)境價(jià)值信息提示的兩種組合情境下，受訪者的選擇概率已經(jīng)十分接近場(chǎng)景10一場(chǎng)景12需要付出高額政策成本的選擇概率。

4研究結(jié)論

第一，消費(fèi)者普遍偏好非強(qiáng)制型政策，經(jīng)濟(jì)激勵(lì)型政策最具吸引力。對(duì)非綠色消費(fèi)行為的控制、綠色認(rèn)證、綠色產(chǎn)品購(gòu)置補(bǔ)貼以及信息提示4項(xiàng)政策屬性，都顯著影響受訪者的政策偏好選擇。其中，受訪者最為偏好非強(qiáng)制的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)型政策，排斥強(qiáng)制型政策。DeGroot等關(guān)認(rèn)為強(qiáng)制型政策尤其不可接受的原因源自?xún)煞矫妫阂皇菑?qiáng)制型政策針對(duì)的是高成本行為;二是針對(duì)這一行為的社會(huì)規(guī)范較弱。而當(dāng)強(qiáng)制型政策針對(duì)的是低成本行為，而且相應(yīng)的社會(huì)規(guī)范又較為成熟時(shí)，強(qiáng)制型政策幾乎與非強(qiáng)制型政策一樣為人所接受。從某種程度上說(shuō)，在我國(guó)綠色產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)還屬于高成本行為，普遍的社會(huì)規(guī)范尚未形成。

第二，不同價(jià)值觀特質(zhì)的消費(fèi)者對(duì)不同監(jiān)管政策的敏感性不同，價(jià)值觀與政策偏好的匹配與傳統(tǒng)認(rèn)知有差異。該研究驗(yàn)證了具有不同價(jià)值觀的消費(fèi)者對(duì)不同的監(jiān)管政策信息的敏感性不同[l6]。具有利生態(tài)價(jià)值觀的受訪者更關(guān)注針對(duì)綠色產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)的補(bǔ)貼屬性，其次才是綠色產(chǎn)品認(rèn)證屬性。具有利己價(jià)值觀的受訪者更在乎對(duì)自身行為控制的程度，這可能源于在該研究中，具有利生態(tài)價(jià)值觀的受訪者普遍年齡偏大，更關(guān)注的是綠色產(chǎn)品的價(jià)格屬性;具有利己價(jià)值觀的受訪者普遍年齡偏小，更在乎外在條件對(duì)自身行為的約束程度。這一方面印證了在我國(guó)綠色產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)還屬于高成本行為;另一方面，這種價(jià)值觀與政策偏好的不一致值得進(jìn)一步深入研究，尤其是年輕一代的價(jià)值觀導(dǎo)向與偏好呈現(xiàn)出新的特征。

第三，不同的政策組合情境會(huì)改變個(gè)體對(duì)政策的平均選擇概率，政策組合可以增加強(qiáng)制型政策的支持水平。在綠色消費(fèi)領(lǐng)域，消費(fèi)者普遍排斥強(qiáng)制型的政策，但是強(qiáng)制型政策卻有其他非強(qiáng)制型政策無(wú)法比擬的政策效果。為了降低隨著強(qiáng)制程度逐漸加強(qiáng)而導(dǎo)致的監(jiān)管成本的上升，將強(qiáng)制型監(jiān)管政策與其他類(lèi)型監(jiān)管政策組合運(yùn)用，以提升政策的支持水平，間接地降低監(jiān)管成本。

第四，信息提示政策具有放大購(gòu)置補(bǔ)貼政策正向影響、緩釋行為控制政策負(fù)面影響的積極作用。在推進(jìn)綠色消費(fèi)的過(guò)程中，通過(guò)向消費(fèi)者提供每筆綠色購(gòu)買(mǎi)的自我收益信息或環(huán)境價(jià)值信息，可以對(duì)購(gòu)置補(bǔ)貼政策和行為控制政策起到積極的輔助作用。可見(jiàn)，要通過(guò)組合施策來(lái)增強(qiáng)特定政策的支持水平，關(guān)鍵環(huán)節(jié)是確定不同政策在組合施策中所起的作用，找到相應(yīng)政策的最佳輔助政策。

5政策建議

5.1基于消費(fèi)者對(duì)經(jīng)濟(jì)激勵(lì)型政策的高敏感性進(jìn)行精細(xì)施策

在推進(jìn)綠色消費(fèi)的過(guò)程中，可以從經(jīng)濟(jì)激勵(lì)的呈現(xiàn)形式和經(jīng)濟(jì)激勵(lì)類(lèi)型上進(jìn)一步細(xì)化經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策，實(shí)現(xiàn)精細(xì)施策。在實(shí)踐中，應(yīng)增強(qiáng)消費(fèi)者對(duì)經(jīng)濟(jì)激勵(lì)的獲得感知，可以利用線上的消費(fèi)情境，對(duì)享受購(gòu)置補(bǔ)貼等經(jīng)濟(jì)激勵(lì)的綠色產(chǎn)品做高亮設(shè)置，以醒目的方式將政策優(yōu)惠展示給消費(fèi)者，引導(dǎo)消費(fèi)者的注意力。其次，開(kāi)發(fā)多種內(nèi)容形式的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策，多方面響應(yīng)消費(fèi)者對(duì)經(jīng)濟(jì)激勵(lì)的高敏感性。除了補(bǔ)貼政策外，消費(fèi)端也可以在稅收政策上進(jìn)行激勵(lì)，例如可以借鑒購(gòu)買(mǎi)綠色建筑返還一定比例契稅的做法，在其他綠色產(chǎn)品領(lǐng)域鋪開(kāi)。在價(jià)格政策上，可以將綠色購(gòu)買(mǎi)與綠色使用消費(fèi)對(duì)接，例如購(gòu)買(mǎi)某一類(lèi)型綠色產(chǎn)品可以享受一定年限的優(yōu)惠電價(jià)、水價(jià)等。

5.2基于消費(fèi)者群體特征及其對(duì)監(jiān)管政策的選擇偏好進(jìn)行精準(zhǔn)施策

不同價(jià)值觀特質(zhì)的消費(fèi)者對(duì)不同監(jiān)管政策的敏感性是不同的，這種群體類(lèi)別劃分的識(shí)別變量為精準(zhǔn)施策提供了新的思路。政策制定和實(shí)施者可以為具有利他價(jià)值觀的消費(fèi)者突顯綠色認(rèn)證的相關(guān)政策信息;為具有利己價(jià)值觀且年齡偏小、收入偏低的消費(fèi)者減少行為控制型的政策信息呈現(xiàn)，更多地提供消費(fèi)的環(huán)境價(jià)值信息;為具有利生態(tài)價(jià)值觀的消費(fèi)者提供綠色產(chǎn)品購(gòu)置補(bǔ)貼的相關(guān)政策信息，其次是綠色認(rèn)證的政策信息。但是值得注意的是，在研究中關(guān)于受訪者價(jià)值觀的衡量是受訪者的自我陳述，可能與實(shí)際價(jià)值觀傾向有偏頗。自我陳述更易于放大利生態(tài)價(jià)值觀的傾向，所以在政策實(shí)施過(guò)程中，應(yīng)留意對(duì)利生態(tài)價(jià)值觀的喚醒。

5.3基于政策組合模擬效果及信息提示政策的積極作用進(jìn)行組合施策

不同的政策組合情境會(huì)改變個(gè)體對(duì)政策的支持水平。信息提示政策具有放大購(gòu)置補(bǔ)貼政策正向影響、緩釋行為控制政策負(fù)面影響的積極作用，在推進(jìn)綠色消費(fèi)的監(jiān)管中，建議據(jù)此進(jìn)行政策的組合設(shè)計(jì)與實(shí)施。首先，政策制定和實(shí)施者可以利用研究中政策組合模擬的方法，來(lái)預(yù)測(cè)消費(fèi)者基于各自的政策偏好對(duì)監(jiān)管政策的反應(yīng);其次，這種政策模擬結(jié)果可用于事先獲得一些不同的替代組合的政策成本-收益的線索;同時(shí)，這種政策模擬結(jié)果可用于檢驗(yàn)組合施策的監(jiān)管強(qiáng)度，確定監(jiān)管邊界。此外，應(yīng)關(guān)注信息提示在組合施策中的作用，它與行為控制和購(gòu)置補(bǔ)貼政策屬性存在相互作用效果。在實(shí)踐中，可以利用信息提示政策的這一特點(diǎn)，加強(qiáng)信息提示政策和經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策、行為控制政策的組合使用。

6研究局限

該研究還存在一些局限和不足。如，在監(jiān)管政策偏好的調(diào)研中并沒(méi)有指定特定的綠色產(chǎn)品類(lèi)型。特定的綠色產(chǎn)品類(lèi)型可能會(huì)影響受訪者的政策偏好選擇，有些產(chǎn)品類(lèi)型更容易放進(jìn)利己或利他等信息框架下，如新能源汽車(chē)。該研究的信息提示方式還只是信息認(rèn)知層面，后續(xù)可以繼續(xù)深入研究信息的其他表現(xiàn)形式，如圖片、分享互動(dòng)等。因?yàn)椴煌男畔⒊尸F(xiàn)對(duì)消費(fèi)者的主觀感受不同。此外，該研究并未觸及關(guān)于信息提示的不同水平通過(guò)什么機(jī)制影響消費(fèi)者的政策偏好選擇，在后續(xù)的研究中，會(huì)進(jìn)一步使研究細(xì)化。

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Simulation of consumers preferences for green consumption regulation policies andthe effect of policy mix

WANG Jianming1，ZHAO Jing2

（1.School of Business Administration， Zhejiang University of Finance & Economics， Hangzhou Zhejiang 310018， China; 2.College of Economics and Management， Zhejiang A&F University， Hangzhou Zhejiang 311300， China）

Abstract This study designed a discrete choice experiment to collect consumer choice data， and used the mixed logit model to esti-mate the degree of consumers preferences for promoting green consumption regulation.Then， consumers with different policy preferenc-es were distinguished by using the latent class model， and finally the policy mix was simulated in different scenarios.The resultsshowed that： Consumers preferred the purchase subsidy policy most， and the higher the purchase subsidy， the more positive the utilityof consumers; this was followed by the green certification attribute.Consumers preferred the comprehensive policy attribute level ofgreen certification， and the more information about environmental value was provided， the more consumer preferences could be ob-tained.In addition， consumers tended to prefer less control over behavior.Consumers with different values had different sensitivity todifferent policies， and the matching of values and policy preferences was different from traditional cognition： respondents with self-in-terest values cared more about the degree of their behavior control， and those with ecological values paid more attention to the purchasesubsidy， and then the green product certification attribute.Different policy combination situations would change the preferences of indi-viduals to the green consumption regulation policy， and the policy combination could increase the level of support for mandatory poli-cies.Among them， information prompt policy had a positive effect on enlarging the positive impact of purchase subsidy policy and miti-gating the negative impact of behavior control policy.In practice， we should make nuanced policies based on the high sensitivity of con-sumers to economic incentive policies， and make precise policies based on the characteristics of consumers and their preferences forregulation policies， as well as combining policies based on the simulation effect of policy combination and the positive role of informa-tion prompt policies.From the perspective of regulatory objects， this paper takes consumers regulatory policy preferences as one of thefactors to consider the choice of regulatory policies， so as to expand the research horizon of regulatory policy selection.This paper alsoprovides a new dimension for the research on the selection of regulatory policies， and details the mechanism path of promoting greenconsumption， in order to provide a new explanation framework for the research on the regulatory effect of promoting green consumption.

Key words discrete choice experiment; latent class model; green consumption; policy preference; policy mix

（責(zé)任編輯：劉照勝）